基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。     

Vondrak-Cepek组合滤波在北斗共视和卫星双向时间比对融合中的应用

为减小卫星双向时间比对(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer, TWSTFT)中的周日效应,利用北斗共视链路没有周日效应的特点,通过Vondrak-Cepek组合滤波方法对中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)、德国物理技术研究院(Physikalisch-Technische Bundesanstalt, PTB)以及中国计量科学研究院(National Institute of Metrology, NIM)间的北斗共视时间比对结果分别与硬件卫星时间和距离测量设备(SAtellite Time and Ranging Equipment, SATRE) TWSTFT和软件接收机(Software-Defined Radio, SDR)TWSTFT结果进行了融合处理。采用时间偏差和幅值频谱两个指标以及GPS精密单点定位(Precise Point Positioning, PPP)时间比对分别对融合结果进行内外符合评估。结果表明,经过Vondrak-Cepek滤波的融合结果中周日效应基本消失,其与GPS PPP链路差值结果的绝对值保持在链路校准的不确定度范围内。对于长基线NTSC-PTB链路,融合结果1 d的时间偏差稳定度对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.85和1.81;对于短基线NTSC-NIM链路,融合结果对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.69和1.59。融合结果的短期稳定度显著提高。     

陆军作战指挥决策仿真模型构建

主要研究陆军作战指挥决策仿真模型构建方法,该方法能够通过面向模糊规则集使用一个类似下棋博弈的算法将指挥的策略进行建模,同时,构建指挥员性格模型,将一个特定指挥员指挥特点对决策结果的影响反映到决策模型中,能够较好地解决陆军作战仿真系统"人不在回路"模式下的指挥决策问题.     

基于斜投影滤波的高精度同时极化测量方法北大核心

高精度的雷达目标同时极化测量方法对于发射波形的正交性要求较高,然而实际应用中,发射同时满足时宽、带宽以及高正交性要求的精密极化测量波形往往非常困难。提出了一种基于斜投影滤波的高精度同时极化测量方法,利用斜投影算法中两线性子空间可以不相互正交的特点,能够在非理想正交波形的实际情形下,实现高精度的目标极化测量。仿真结果表明,相较于传统的匹配滤波同时极化测量方法,该方法可以大幅降低目标极化参量的幅度和相位测量误差,极大提高同时极化测量精度。